O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) < O(n3) < O(2n) < O(n!) < O(nn)
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
依稀记得有一次有人问,在你写一些代码的时候,你会选用什么数据结构呢?有什么选择的标准呢。。。当时也就当为了笑谈,好像并无什么特别的喜好,也没什么特别的感觉。。。
今天,文摘菌就引用一些神奇宝贝的例子,给大家温故一下复杂度分析的概念,然后从易到难给大家介绍复杂度分析的常用方法。
3.编写init函数,用于初始化FAC和INV数组。在该函数中先将FAC0和INV0赋值为1,然后使用循环计算FACi(i从1到LIMIT)的值,并使用费马小定理倒推计算出INVi(i从LIMIT到2)的值。
金庸武侠中描述一种武功招式的时候,经常会用到 “快、准、狠” 这3个字眼。同样,在计算机中我们衡量一种算法的执行效率的时候也会考量3个方面:“快、省、稳”。
算法(Algorithm)是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。算法是大厂、外企面试的必备项,也是每个高级程序员的必备技能。针对同一问题,可以有很多种算法来解决,但不同的算法在效率和占用存储空间上的区别可能会很大。
算法在编写成可执行程序后,运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法的好坏,一般是从时间和空间两个维度来衡量的,即时间复杂度和空间复杂度。
求解算法的时间复杂度的具体步骤是: ⑴ 找出算法中的基本语句; 算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句,通常是最内层循环的循环体。 ⑵ 计算基本语句的执行次数的数量级; 只需计算基本语句执行次数的数量级,这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可,可以忽略所有低次幂和最高次幂的系数。这样能够简化算法分析,并且使注意力集中在最重要的一点上:增长率。 ⑶ 用大Ο记号表示算法的时间性能。 将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。 如果算法中包含嵌套的循环,则基本语句通常是
在计算机程序编写前,依据统计方法对算法进行估算,经过总结,我们发现一个高级语言编写的程序程序在计算机上运行所消耗的时间取决于下列因素:
设计算法时,时间复杂度要比空间复杂度更容易出问题,所以一般情况一下我们只对时间复杂度进行研究。一般面试或者工作的时候没有特别说明的话,复杂度就是指时间复杂度。
在面试中,现在无论大小公司都会有算法的。其中排序算法也是一种很常见的面试题。比如冒泡,快排等。这些,排序算法自己看了一次又一次,可是过一段时间,又忘掉了。所以,这次就把算法是怎么推导出来的,详细记录下来。看看这次多久还会忘记。
数组是非常基础的数据结构,在面试中,考察数组的题目一般在思维上都不难,主要是考察对代码的掌控能力
答:不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。今天具体来说一下提高python执行效率的方法,下面给大家介绍10种方法 。
零、前言 最大子序列和问题 这个问题是《数据结构和算法分析》一书中的一个问题,书中给了四种算法 我感觉它是入手算法很不错的一个问题,本文算法源于书中,但文中包含了我的分析和理解 2.题目的分析
利用动态规划求解旅行商问题(Travelling Salesman Problem,简称TSP)在之前的推文中已经有了详细的介绍,今天我们要对这个问题进行更深一步的探索,即随着问题规模的变化,使用动态规划算法求解TSP耗费的时间是多少?耗费的计算机内存又是多少?这都值得我们进一步去探索,为此,我们特地做了一组实验来探索上面的问题。我们实验中使用的计算机的配置如下:
小猿会从最基础的面试题开始,每天一题。如果参考答案不够好,或者有错误的话,麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论,大家是要一起学习的 。
学习任何一门知识的时候,我们需要分析清楚这门知识的核心是什么,从而在这个核心中我们可以得到什么。如果我们是盲目的吸收知识,其实很多知识我们都是在目前场景、工作、生活中无法使用的。也是因为学习之后无法运用,所以我们很快就会遗忘,或者是在学习的过程中很容易就会放弃。
在定义一个浮点型数组时,其实是定义了一个int型到double型的映射。如array[0]=25.4就是将0映射到25.4。
假设用C语言来解答,字符串是char数组。O(n)时间复杂度实现不难,比如额外申请一个新数组,然后遍历一遍字符串,将符合条件的字符存储到新数组中,实现起来很简单。
有句话很有趣:Stay hungry, stay foolish. 个人根据对这句话的理解 以一个有强烈求知欲的小白的角度,用提问解答的方式组织全文,以此发现自己知识图谱的不足并积极学习新的知识。
定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数T(n)称为这一算法的“时间复杂性”
最近由于快过年了,不是很忙碌了,人心浮动,很多都请假了,现在终于有时间来系统学习下和恶补一下常见数据结构和算法的知识,所以,还是通过记录笔记放在博客的方式来督促自己学习。同时和小伙伴们分享一下学习心得与体会。算法对于很多程序员都接触不到的,何况是一个测试人员。但是面试过程中,多多少少都有算法题的面试。所以,学习算法,短期来看是为了跳槽准备,长期来看,是锻炼一个人解决问题的思路的提升的一个途径。
数据结构是计算机科学中研究数据组织、存储、管理和操作的方法和原则。它涉及到各种不同的数据类型和数据组织方式,包括数组、链表、树、图等。数据结构的设计和实现可以影响到程序的效率和可靠性,因此是计算机科学中非常重要的一个领域。
Java遍历集合有两种方法。一个是最基本的for循环,另一个是jdk5引入的for each。通过这种方法,我们可以更方便地遍历数组和集合。但是你有没有想过这两种方法?哪一个遍历集合更有效?
我们已经了解了什么是算法,那当我们写出一个算法的时候,如何去衡量这个算法的好坏呢?
5. Longest Palindromic Substring Total Accepted: 120226 Total Submissions: 509522 Difficulty: Medium Given a string s, find the longest palindromic(回文) substring in sS. You may assume that the maximum length of s is 1000, and there exists one unique long
在 C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , STL Standard Template Library ) 中 , 提供了 adjacent_find 算法函数 用于 在 容器 中查找两个相邻的重复元素 ;
我们首先要了解块(block)的概念。 块是指由若干条Java语句组成的语句,并用一对大括号括起来。块确定了变量的作用域。一个块可以嵌套在另一个快中。下面就是嵌套在main方法块中的一个块。
我以前的文章主要都是讲解算法的原理和解题的思维,对时间复杂度和空间复杂度的分析经常一笔带过,主要是基于以下两个原因:
最近写召回、混排算子的时候需要用c++,对我来说就是纯新手入门,这里记录一些常见到的容器和他们的一些特性。
再来回顾一下冒泡排序这款经典算法的原理,冒泡排序算法的核心思想是通过多次遍历待排序序列,每次比较相邻的两个元素,如果它们的顺序不正确,则交换它们的位置。通过不断地比较和交换,将最大(或最小)的元素逐渐“冒泡”到序列的末尾(或开头),从而实现排序的目的。具体原理流程图如下所示:
你好程序员,我们大多数人都害怕算法,并且从未开始学习它。但我们不应该害怕它。算法只是解决问题的步骤。
面试官: 聊聊选择排序 选择排序是一种简单直观的算法,今天我们聊聊选择排序的思想,代码以及复杂度 排序思想 一天,小一尘和师傅下山去了,在集市中路经一个水果摊,只见水果摊上摆着色泽基本相同但大小不一的
经过数据结构与算法先导篇的洗脑,不知道大家对数据结构与算法重要性的认知有没有上了一层台阶。(虽然阅读量少的可怜)。没看过的建议先去看先导篇前端如何搞定数据结构与算法(先导篇)
时间复杂度怎么算?如何计算时间复杂度? 时间复杂度分析的基本策略是:从内向外分析,从最深层开始分析。如果遇到函数调用,要深入函数进行分析。
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在本文中,我将介绍一些简单的方法,可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。
[导读] 前面文章改变世界的5大算法,一文中提到快速排序算法对世界影响巨大,估计很多人不以为然,本文来尝试解读一下为啥。
这一系列《数据分析工具篇》的开篇,也是数据分析流程中开始和结束的动作,数据导入之后,紧接着需要做的就是对数据的处理,我们会花费几篇的时间,来和大家聊一下常用的处理逻辑和常见的几个包,在数据处理过程中,常用的处理逻辑主要有:for循环优化、广播应用方案以及整体(集合)运算方法,特别是for循环,可以说百分之九十九的函数会出现for循环;常见的包主要有:pandas、pyspark、numpy,这三个包可谓是人尽皆知,特别是前两个,一个是小数据使用的包,一个是大数据使用的包,随着python的不断丰富,这两个包越来越完善,今天我们先了解一下for循环的优化方法:
这周调整了下计划,鉴于很多不懂的知识需要大量的时间去消化及整理输出,因此,改为每逢节假日更新每日一问。
云豆贴心提醒,本文阅读时间7分钟 这篇文章收集了我在Python新手开发者写的代码中所见到的不规范但偶尔又很微妙的问题。 本文的目的是为了帮助那些新手开发者渡过写出丑陋的Python代码的阶段。 对于
这篇文章收集了我在Python新手开发者写的代码中所见到的不规范但偶尔又很微妙的问题。
这篇文章收集了我在Python新手开发者写的代码中所见到的不规范但偶尔又很微妙的问题。
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